## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGELOMPOKKAN PENERIMA BANTUAN SOSIAL TUNAI (BST) DI JAWA BARAT
Indri Dinda Anjani 1 , Agus Bahtiar 2
1 Komputerisasi Akuntansi, 2 Sistem Informasi STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon indridinda413@gmail.com

## ABSTRAK
Bantuan Sosial Tunai (BST) adalah program bantuan dari pemerintah  yang diberikan  kepada masyarakat yang kurang mampu dengan tujuan untuk membantu meringankan beban keluarga penerima BST tersebut . Namun bantuan yang telah diterima tidak sesuai dengan apa yang diharapkan, masih ada beberapa keluarga yang tidak mendapatkan  manfaat  dari  adanya  BST  ini.    Karena  data  yang  didapatkan  tidak  akurat  atau  tidak  lengkap, ditemukan beberapa kasus penerima BST yang tidak tepat sasaran. Analisis pengelompokkan penerima Bantuan Sosial  Tunai  (BST)  berdasarkan  lokasi  dengan  metode  K-Means  Clustering  memiliki  manfaat  besar  dalam meningkatkan efisiensi alokasi sumber daya dan menentukan penerima yang tepat sasaran di Jawa Barat. Dengan memahami pola distribusi penerima BST secara geografis, program bantuan sosial dapat dijalankan dengan lebih efektif  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  sosial  dan  mengurangi  tingkat  kemiskinan  di  daerah  tersebut. Data penelitian ini diambil dari opendata.jabarprov.go.id. Data ini  mencakup lokasi penerima, jumlah penerima dan data pendukung lainnya. Kemudian pengelompokkan akan dilakukan dengan K-Means Clustering menggunakan RapidMiner.  Dengan  adanya  penelitian  ini  bisa  menambah  pengetahuan  dalam  menganalisis  data  dengan menggunakan metode K-Means Clustering dalam pengambilan keputusan yang lebih bijak. Diharapkan dengan adanya penelitian ini bisa membantu pemerintah dalam mengalokasikan BST tersebut agar lebih efisien dan tepat sasaran kepada masyarakat yang benar-benar membutuhkan. Hasil analisis clustering dapat mengidentifikasi pola distribusi penerima BST berdasarkan dan lokasi geografis keluarga penerima BST. Penelitian ini bisa memberikan dampak positif bagi pemerintah atau  lembaga terkait agar  bisa lebih efisien dalam  mendistribusikan BST agar lebih tepat sasaran.
Kata Kunci : K-Means Clustering, Data Mining, Penerima BST

## 1. PENDAHULUAN
Bantuan  Sosial  Tunai  (BST)  adalah  program yang  paling  penting  dalam  upaya  pemerintah  untuk meningkatkan  kesejahteraan  sosial  dan  mengurangi kemiskinan.  Untuk  memastikan  efektifitasnya,  perlu pemahaman  yang  mendalam  tentang  bagaimana bantuan  ini  didistribusikan.  Ditengah  keterbatasan sumber  daya  efisiensi  dalam  alokasi  menjadi  sangat penting.  Menganalisis  distribusi  penerima  BST dengan  pendekatan  data  mining  seperti K-Means Clustering dapat  membantu  dalam  merancang program  yang  lebih  efisien. K-Means  Clustering adalah salah satu alat yang lebih efektif dalam analisis data ini. Analisis data menjadi semakin relevan dalam pemahaman masalah sosial.
Penerapan  metode  K-Means  Clustering  analisis data pengelompokkan penerima BST untuk memahami  pola  distribusi  penerima  BST  lokasi geografis  keluarga  tersebut.  Teknik  analisis  data  ini bisa  digunakan  untuk  peningkatan  efisiensi  dalam alokasi sumber daya penerima BST lebih tepat sasaran dan  untuk  memastikan  bahwa  bantuan  sosial didistribusikan  dengan  cara  yang  lebih  efisien  dan sesuai dengan kebutuhan penerima.
Penerapan algoritma K-Means Clustering banyak digunakan  untuk  beberapa  penelitian.  Salah  satunya yang  dikutip  dari  KOPERTIP:  Jurnal  Ilmiah Manajemen  Informatika  dan  Komputer  pada  tahun 2020.  Yang  disusun  oleh  Anwar  Pauji,  Siti  Aisyah,
Agus Surip, Riko Saputra, dan Irfan Ali dengan judul “Implementasi Algoritma K-Nearest Dalam Menentukan  Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai”. Analisis  mendalam  terhadap  pola  karakteristik penerima yang tidak tepat sasaran seperti identifikasi faktor-faktor  yang  memengaruhi  ketidaksesuaian tersebut,  kesalahan  dalam  pengumpulan  data, perubahan  status  ekonomi,  atau  perubahan  dalam komposisi rumah tangga. Dengan memahami pola ini, dapat  dilakukan  penyesuaian  yang  lebih  baik  dalam penentuan penerima [1].
Masalah  yang  terdapat  pada  penelitian  tersebut yaitu  pada  pelaksanaan  proses  penentuan  data  dan pemberian bantuan kepada penerima bantuan tersebut tidak  sesuai  denga  napa  yang  diharapkan.  Kemudian dilakukan  percobaan  klasifikasi  penerima  manfaat menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  sehingga bantuan tersebut benar-benar tepat sasaran. Berdasarkan hasil penelitian tersebut dapat disimpulkan  bahwa  algoritma  K-Nearest  Neighbor bisa  digunakan  untuk  membantu  pemerintah  dalam pengambilan keputusan yang lebih baik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Menurut R. Harun, K. C. Pelangi, and Y. Lasena, Data  mining merupakan  suatu  proses  menggali  data dari  pengetahuan  yang  berbeda  dan  menghasilkan sebuah  informasi  penting  yang  dapat  dipakai  dalam
meningkatkan keuntungan, memperkecil biaya pengeluaran, atau bahkan keduanya  [2]. Data mining adalah proses pencarian informasi yang berguna atau pola yang  menarik dari  sekumpulan data  yang besar. Data mining digunakan untuk melakukan analisis dan memberikan informasi berguna bagi keperluan bisnis.
Data  mining yang  biasa  disebut  sebagai knowledge  discovery  in  database (KDD)  merupakan kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola hubungan dalam himpunan data yang berukuran besar [3].

## 2.2. Clustering
Menurut Budi Santosa dan A. Umam, Clustering adalah proses membagi-bagi obyek dari suatu set data menjadi  beberapa  klaster  yang  homogen.  Tujuan utama  dari  metode  klaster  adalah  pengelompokkan sejumlah data/obyek kedalam klaster (grup) sehingga dalam  setiap  klaster  akan  berisi  data  yang  semirip mungkin.  Clustering  berusaha  untuk  menenpatkan obyek  yang  mirip  atau  yang  jaraknya  berdekatan dalam  satu  klaster  dan  membuat  jarak  antar  klaster sejauh  mungkin.  Ini  berarti  obyek  dalam  satu  klaster sangat mirip satu sama lain dan berbeda dengan obyek dalam klaster-klaster yang lain [2].

## 2.3. Metode K-Means Clustering
Algoritma K-means Cluster Analysis merupakan bidang penelitian dalam analisis dan data mining. Pada algoritma  ini  teknik  pengelompokannya  berdasarkan kemiripan  data  yang  tidak  memiliki  acuan  apapun (unsupervised),  Tetapi,  akan  membagi  keseluruhan data  yang  akan  menjadi  kelompok  atau  mempunyai kemiripan  yang  sama.  Pada  dasarnya  algoritma  ini menghitung jarak pada setiap data dengan pusat data (centroid) untuk mengukur kemiripan data. Metode ini digunakan  bertujuan  untuk  meminimalisir  fungsi objektif  yang  diatur  pada  proses  clustering  atau pengklasteran  dengan  meminimalkan  variasi  antar data  yang  terdapat  dalam  suatu  cluster  dan memaksimalkan  variasi  dengan  data  yang  terdapat pada cluster lain [4].

## 2.4. RapidMiner
Menurut  H.  Rizqifalufhi  &  M.  A  Yaqin RapidMiner adalah platform perangkat lunak data ilmu pengetahuan  yang  dikembangkan  oleh  perusahaan dengan  nama  yang  sama,  yang  menyediakan lingkungan  terpadu  untuk  pembelajaran  mesin ( machine  learning ),  pembelajaran  mendalam  ( deep learning ),  penambangan  teks  ( text  mining ),  dan analisis  prediktif  ( predictive  analytics ).  Aplikasi  ini digunakan  untuk  aplikasi  bisnis  dan  komersial  serta untuk  penelitian,  pendidikan,  pelatihan,  pembuatan prototype  dengan  cepat,  dan  pengembangan  aplikasi serta mendukung semua langkah proses pembelajaran mesin  termasuk  persiapan  data,  visualisasi  hasil, validasi dan pengoptimalan. RapidMiner dikembangkan dengan model open core [5].

## 2.5. Bantuan Sosial Tunai (BST)
BST  adalah  sebuah  program  yang  dijalankan oleh  pemerintah  yang  diberikan  kepada  masyarakat berupa  uang  tunai  untuk  membantu  perekonomian masyarakat  yang  mmiliki  tingkat  ekonomi  rendah. Salah  satu  kebijakan  yang  diambil  oleh  Pemerintah untuk  menjaga  daya  beli  masyarakat  dan  mencegah peningkatan  angka  kemiskinan  adalah  melalui Kebijakan  Bantuan  Sosial  Tunai  (BST)  yang dikeluarkan oleh oleh Kementerian Sosial (Kemensos) Republik  Indonesia  bagi  masyarakat  miskin  dan terdampak dari adanya pandemi Covid-19.
Melalui Keputusan Menteri Sosial (Kepmensos) Republik  Indonesia  Nomor  54/HUK/2020  tentang Pelaksanaan Bantuan Sosial Tunai dalam Penanganan Dampak analiCovid-19. Berdasarkan Kepmen tersebut, Bantuan Sosial Tunai diberikan berupa uang tunai kepada 9 (sembilan) juta keluarga miskin, tidak mampu, dan keluarga rentan yang terkena dampak dari adanya pandemi Covid-19 yang tersebar di 33 provinsi di Indonesia. Adapun nilai bantuan yaitu sebesar Rp. 600.000,- /bulan. Bantuan ini diberikan selama 3 (tiga) bulan berturut-turut mulai April hingga Juni 2020 [6].

## 2.6. Analisis Cluster
Analisis  cluster  atau  analisis  kelompok  adalah teknik  analisis  data  untuk  megelompokkan  individu atau  objek  kedalam  kelompok  yang  memiliki karakteristik yang berbeda antara setiap kelompoknya. Analisis  cluster  termasuk  dalam  analisis  statistik multivariat metode interdependen, dan oleh karena itu tujuan  analisis  cluster  tidak  untuk  menghubungkan ataupun  membedakan  dengan  sampel/variabel  lain. Analisis cluster berguna untuk meringkas data dengan jalan  mengelompokkan  objek-objek  berdasarkan kesamaan  karakteristik  tertentu  diantara  objek-objek yang akan diteliti [7].

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Rancangan Penelitian
Metodologi  penelitian  adalah  proses  untuk menganalisis  data  dan  mengekstrak  informasi  yang berguna.  Hasil  analisis  dapat  digunakan  untuk membantu dalam mengambil keputusan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang terdiri dari 5 (lima) tahapan yaitu :
a. Data Selection
Pada proses ini data yang digunakan diambil dari Open Data Jabar, sebuah website pemerintah yang sudah  resmi.  Data  tersebut  sudah  pasti  dan  bisa
diandalkan  dalam  penelitian  ini.  Dataset  yang digunakan  yaitu  data  jumlah  alokasi  dan  realisasi keluarga  penerima  manfaat  Bantuan  Sosial  Tunai (BST) berdasarkan tahap penyaluran dan kabupaten/kota di Jawa Barat dari tahun 2020 s.d 2021. b. Pre-Processing
Setelah  pemilihan  data,  selanjutnya  dilakukan tahapan  untuk  menghilangkan  beberapa  data bermasalah  yang  dapat  menghambat  pemrosesan data.  Proses preprocessing meliputi  pembersihan duplikat  data,  data  yang  tidak  konsisten  dan perbaikan kesalahan pada data. c. Transformation Data
Tranformasi  data  adalah  proses  perubahan  data agar  data  dapat  digunakan  dalam  proses Data Mining. Data disusun  kedalam  format  yang dapat dianalisis  untuk  mendukung  proses  pengambilan keputusan.  Kemudian  ketiga  data  tersebut digabungkan menjadi  satu  sehingga  dapat dilakukan proses Data Mining.
d. Data Mining Data  mining adalah  proses  pencarian  informasi yang  berguna  atau  pola  yang  menarik  dari sekumpulan  data  yang  besar. Data  mining digunakan untuk melakukan analisis dan memberikan  informasi  berguna  bagi  keperluan bisnis. Teknik data mining ini meliputi klasterisasi, klasifikasi, asosiasi dan regresi.
e. Data Evaluation
Data  evaluation  adalah  proses  penilaian  terhadap suatu  program  atau  aktivitas  yang  melibatkan pengumpulan  informasi  dan  hasil  dari  program tertentu.  Tujuannya  untuk  membuat  penilaian tentang sebuah program, meningkatkan efektivitas pengelolaan  data  dan  memastikan  data  yang digunakan dalam proses analisis adalah data yang tepat dan relevan.
Implementasi  algoritma K-Means  Clustering pada Alpikasi RapidMiner :

## 3.1. Data Sebelum Preprocessing
Gambar 2. Data Sebelum Preprocessing
Pada gambar 2 adalah data sebelum preprocessing, data yang diperoleh dari data penduduk penerima  BST  dari  tahun  2020  sampai  2021.  Pada
atribut  Nama  Kabupaten/Kota  di  dijadikan  id  agar memudahkan dalam proses Clustering

## 3.2. Menentukan Jumlah Cluster
Gambar 3. Menentukan Jumlah Cluster
Pada  gambar  3  adalah  cara  menentukan  nilai  k, nilai  k  ditentukan  dengan  mengambil  nilai Davies Bouldin Index (DBI) yang paling kecil. Dalam dataset ini  nilai  yang  paling  kecil  adalah  k  =  5,  dengan max run =  10.  Perbandingan  nilai  DBI  dapat  dilihat  pada tabel dibawah ini :

## Tabel 1. Tabel Perbandingan Nilai DBI Tabel Perbandingan BDI
Nilai K Max Run Max Optimization Steps Davies Bouldin Index 2 10 100 -0.509 3 10 100 -0.571 4 10 100 -0.439 5 10 100 -0.433 6 10 100 -0.455 7 10 100 -0.486 8 10 100 -0.464 9 10 100 -0.457 10 10 100 -0.475
Hasil  dari  penentuan  nilai  DBI  yaitu Cluster 2 -0.509, Cluster 3 memiliki nilai sebesar -0.571, cluster 4  memiliki  nilai  -0.439, cluster 5  memiliki  nilai sebesar -0.433. Nilai k yang paling kecil adalah cluster 5. 3.3. Data Preprocessing
Pada gambar 4. adalah data yang telah dilakukan proses pemilihan atribut yang diperlukan dalam proses pengolahan  data  dalam  mengelompokkan  penerima BST berdasarkan lokasi peerima.

## 3.4. Proses Clustering pada Rapidminer
Gambar 5. Proses Clustering pada RapidMiner
Pada  gambar  5.  adalah  proses  pengolahan  data menggunakan  algoritma K-Means  Clustering pada aplikasi RapidMiner ini  menggunakan  lima  (5) operator  yaitu Read  Excel untuk  membaca  dataset jumlah penerima BST di Jawa Barat. Select Attribute untuk memilih atribut apa saja yang diperlukan untuk proses clustering , jumlah atribut yang digunakan pada proses  pengelompokkan  ini  terdiri  dari  Id,  Jumlah Penerima,  Kode  Kabupaten  Kota,  Kode  Provinsi, Nama  Kabupaten  Kota  dan  Tahun. K-Means Clustering untuk  mengelompokkan  dataset  dengan jumlah  K=5  dan  Max  Run=10. Apply  Model digunakan  untuk  membaca  kumpulan  data  dalam cluster dari data yang telah dianalisis. Cluster Distance Performance digunakan  untuk  mengukur  kinerja algoritma K-Means Clustering pada dataset yang telah dibaca.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Clustering
Gambar 6. Data Hasil Clustering Pada RapidMiner
Pada gambar 6 adalah data hasil Clustering pada RapidMiner yang  dilihat  pada  bagian ExampleSet ( Apply Model).

## 4.2. Cluster Model
Pada  gambar  7  hasil  dari  penelitian  ini  adalah menghasilkan  lima  (5) cluster dengan  jumlah item yang  berbeda-beda. Cluster  0 memiliki  170 items , cluster 1 meiliki 44 items, cluster 2 meiliki 153 items,
cluster  3 memiliki  281 items , cluster  4 memiliki  36 items . Total items secara keseluruhan yaitu 684 items.

## Gambar 7. Cluster Model

## 4.3. Folder View
Gambar 8. Folder View
Pada  gambar  8  adalah  tampilan  untuk  melihat atau  mengelola  file  pada  suatu  sistem  atau  aplikasi, didalamnya berisi beberapa cluster.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  hasil  penelitian  ini  yaitu  : Analisis  pengelompokkan  menggunakan  metode  K- Menas  Clustering  memberikan  manfaat  yang  besar dalam meningkatkan efisiensi alokasi sumber daya dan menenukan  penerima  BST  yang  lebih  tepat  sasaran. Program Bantuan Sosial Tunai (BST) dapat dijalankan dengan  lebih  efektif  dan  dapat  meeningkatkan kesejahteraan  sosial  dan  dan  mengurangi  tingkat kemiskinan.
Adapun  saran  bagi  peneliti  selanjutnya  harus lebih dipahami dulu tentang data apa yang akan diteliti dan memahami lebih mendalam tentang metode yang akan  digunakan  dalam  penelitian,  dan  sebaiknya menggunakan  metode  yang  lain  selain K-Means Clustering. Melakukan  eksplorasi  terhadap  berbagai jenis metode analisis yang lainnya yang lebih canggih untuk  menambah  pengetahuan  dan  pemahaman  yang lebih mendalam tentang metode analisis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  T.  Ramayanti,  E.  Haerani,  J.  Jasril,  and  L. Oktavia, “Penerapan Algoritma K-Medoids Pada Clustering Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT),” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  7, no. 3, pp. 1287–1296, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6475.
[2]  A.  Bahauddin,  A.  Fatmawati,  and  F.  Permata Sari, “Analisis Clustering Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Tingkat Kemiskinan Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Manaj. Inform. dan Sist. Inf. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–8,  2021,  doi: 10.36595/misi.v4i1.216.
[3]  S. Handoko, F. Fauziah, and E. T. E. Handayani, “Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Tingkat  Penjualan  Paket  Data  Telkomsel Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 25, no. 1, pp. 76– 88, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
[4]  A.  Rohmah,  F.  Sembiring,  and  A.  Erfina, “Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering Analysis untuk Menentukan Hambatan Pembelajaran  Daring  (Studi  Kasus:  SMK Yaspim Gegerbitung),” Semin. Nas. Sist. Inf. dan Manaj.  Inform. ,  pp.  290–298,  2021,  [Online]. Available: https://sismatik.nusaputra.ac.id/index.php/sismat ik/article/view/32
[5]  R.  Nofitri  and  N.  Irawati,  “Analisis  Data  Hasil
Keuntungan Menggunakan Software
Rapidminer,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 199–204, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.365.
[6]  I.  Gemiharto  and  E.  R. Juningsih,  “Komunikasi pemerintahan  dalam  implementasi  kebijakan Bantuan Sosial Tunai di kabupaten Bandung,” J. Manaj.  Komun. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  1,  2021,  doi: 10.24198/jmk.v6i1.35510.
[7]  R.  Sitepu  and  B.  Gultom,  “Clustering  Analysis for  Air  Pollution  Level  on  Industrial  Sector  in South Sumatera,” J. Penelit. Sains , vol. 14, no. 3, pp. 11–17, 2011.